如何不使用exec(open(...))加载可添加全局变量的Python函数

Python中每个模块拥有独立的全局命名空间：

• 你之前使用exec(open("hat.py").read())相当于将hat函数的代码直接在当前文件上下文执行，函数内部globals()指向当前文件的全局命名空间，因此生成的xh变量可以直接访问
• 正常import导入的函数，内部globals()永远绑定定义该函数的模块（即hat.py）的全局命名空间，生成的xh都会存储在hat.py模块的全局作用域中，当前调用文件自然无法访问

方案1：自动获取调用方命名空间（无需修改现有调用逻辑） #

修改hat.py的实现，通过inspect模块自动获取调用方的全局命名空间，不需要调整现有业务代码的调用逻辑：

from sympy import Symbol
import inspect

def hat(var):
    nameh = str(var) + "h"
    # 取调用hat函数的上层栈帧的全局命名空间
    caller_globals = inspect.currentframe().f_back.f_globals
    caller_globals[nameh] = Symbol(nameh)
    return caller_globals[nameh]

调用方直接导入即可，不需要exec：

from sympy import Symbol
from hat import hat

x = Symbol('x')
e1 = x + hat(x)
print(xh + e1) # xh可正常访问

方案2：显式传递命名空间（无依赖更稳定） #

如果不想依赖inspect的栈帧操作，可以修改hat函数支持显式传入当前文件的全局命名空间，兼容性更强，不会受装饰器、嵌套调用等场景影响：
hat.py实现：

from sympy import Symbol

def hat(var, caller_globals):
    nameh = str(var) + "h"
    caller_globals[nameh] = Symbol(nameh)
    return caller_globals[nameh]

调用方只需要在调用时传入globals()即可：

from sympy import Symbol
from hat import hat

x = Symbol('x')
e1 = x + hat(x, globals())
print(xh + e1)

可选规范方案（避免全局命名空间污染） #

如果可以接受少量代码调整，更推荐将生成的符号统一存储在专用对象中，完全避免全局变量污染的风险：
hat.py实现：

from sympy import Symbol
from types import SimpleNamespace

# 所有hat生成的符号都存在这个对象中
hat_syms = SimpleNamespace()

def hat(var):
    nameh = str(var) + "h"
    sym = Symbol(nameh)
    setattr(hat_syms, nameh, sym)
    return sym

调用方使用方式：

from sympy import Symbol
from hat import hat, hat_syms as h

x = Symbol('x')
e1 = x + hat(x)
print(h.xh + e1)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jacob richardson